AI医疗影像：在数据“围城”中如何突围

xinwen.mobi · 发表于 2 小时前

AI医疗影像：在数据“围城”中如何突围
一台电脑屏幕前，医生正借助AI系统审阅肺部CT影像，屏幕上瞬间显示出几十处可能存在的微小病灶，而生成这份详尽的筛查报告，人工智能只用了不到10秒。

当前，我国医疗机构每年生成海量医学影像数据，成为AI应用的沃土。全球每年进行的医学影像检查高达36亿次。尽管如此，高质量、标准化的医疗数据获取依然困难重重，形成了一道难以突破的“围城”。

01 数据围城：高质量医疗数据的双重困境
发展医疗AI，数据是燃料。我国医疗数据体系面临的核心困境是既缺数据，又难以共享。

医疗数据的生产端存在严重壁垒。各机构医疗数据的格式、标准不一，共享互通程度较低，形成典型的 “数据孤岛” 。据行业报告，跨机构数据共享率不足30%。这导致训练AI模型所需的高质量、大规模数据集难以获取，严重限制了模型效果。

数据处理的挑战同样严峻。医疗影像数据比普通计算机视觉数据更复杂、要求更高。医学影像数据需经过专业去标识化处理，单例医学影像标注需数小时专业人力。更重要的是，不同患者的同一疾病影像可能形态各异，而同一患者可能在不同时期有多次检查，需要被妥善区分。

中国面临的独特困境不仅来自技术。严格的隐私保护法规如《数据安全法》《个人信息保护法》筑起了合规高墙。医疗数据的敏感性使得汇集和共享变得异常谨慎。

02 技术突围：数据生成与治理的创新路径
面对数据困境，技术界正在从数据生成和治理两个维度寻求突破。

生成式人工智能技术成为破局关键。复旦大学颜波教授团队的研究展示了利用生成式AI数据构建眼科基座模型的有益探索。通过精准模拟真实数据分布，生成式AI可将单中心千级病例扩展为百万级训练集，为罕见病诊疗、儿科等数据稀缺领域提供“数据造血”能力。

生成式AI的应用正从实验走向临床。上海交通大学生物医学工程学院团队创新性地提出了基于对抗训练与不确定性校正的单样本分割算法，让AI在“博弈”中自我提升，从而生成更多样、更逼真的模拟数据。

然而，合成数据并非万能。上海交通大学盛斌教授等学者指出，完全在合成数据上训练的模型性能仍然未知。用有限的真实世界疾病标签样本指导合成数据生成可能会无意中强化小数据集中固有的偏差。

数据治理的技术创新也在同步推进。Databricks Pixels 2.0解决方案与NVIDIA加速计算平台和MONAI的集成提供了统一治理环境，解决了医学影像格式不统一、管理碎片化的问题。全球医疗健康标准DICOM(医学数字成像与通信)包含了丰富的元数据信息，但传统系统难以有效利用。

03 政策突围：从分散走向统筹的制度设计
在技术突破的同时，政策层面的突围也在全面展开，推动AI医疗影像从分散应用走向统筹发展。

顶层设计逐渐明朗。2025年6月，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》，明确提出开展 “数据要素×医疗健康”行动，有序释放健康医疗数据价值。

近期发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》进一步细化目标：

到2027年：建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能应用中试基地。

到2030年：二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等人工智能技术应用。

区域统筹成为实践路径。2025年7月，广东省全面上线人工智能辅助影像阅片系统“粤医智影”，为全省开展影像检查的公立医疗卫生机构提供统一的智能辅助服务。

这一系统覆盖CT肺结节、骨密度CT影像等7类常见检查，统一提供算力服务，机构无需投入资金建设系统和购买人工智能算力设备。集中建设模式打破了数据孤岛，为数据要素的价值释放提供了实践模板。

04 应用突围：从辅助工具到诊疗核心的渗透
AI医疗影像的突围不仅体现在技术与政策层面，更通过切实的临床应用证明了自身价值。

同济医院放射科自2016年起打造“基于影像AI的精准诊疗系统”，已成功应用于肺、冠状动脉、脑卒中、乳腺等多类病症的精准诊疗。该院肺结节患者约有500万人，传统识别与管理方式已难以满足需求。AI分析模块使科室工作效率提升了40%。

AI的应用场景正不断拓展。上海交通大学生物医学工程学院团队开发了针对颅脑创伤、膝关节损伤及宫颈异常细胞检测的AI辅助系统。Uni-COAL统一框架能实现不同模态图像之间的高质量相互合成，在数据不完美的医疗场景中，为医生提供更全面、更清晰的决策依据。

与此同时，AI在医疗流程中的角色正从“辅助”向“整合”转变。百度健康推出的“AI智慧门诊”系列产品，集成了AI图像阅读、智能导诊、自动化病历等功能。

腾讯觅影的影像AI也已覆盖500余家机构，累计辅助近1000万人次医学检查。

05 未来战场：标准化、商业化与全球竞争
突破当前的数据围城只是起点，AI医疗影像的未来竞争将更加多维和深入。

标准化建设是未来发展的基石。西安交通大学第一附属医院在学科发展规划研讨会上指出，构建标准化数据库、增强模型可解释性、深化多学科协同，是推动医学影像迈向精准化与智能化发展的关键路径。

一个关键但易被忽视的问题是，医学影像数据集应该包含患者的人口统计学元数据。研究表明，缺少这些信息可能导致算法对不同群体的诊断性能存在差异。

商业化路径也是突围的重点。当前的AI医疗企业面临“谁来为‘AI+医疗’买单”的现实问题。根据公开数据，部分“AI+辅助诊断”、“AI+制药”企业仍处于亏损状态，主要依赖融资维持发展。未来，企业需要制定清晰的定价机制、打造价值评估体系以及形成多元化的付费模式。

在全球竞争格局中，生成式人工智能为医学领域带来的不仅是一场技术革新，更是医疗服务模式的重大变革。当前，医学AI领域国际竞争日趋激烈，这一前沿技术为我国在医疗AI底层算法等关键领域实现自主可控与创新发展提供了有力契机。

AI医疗影像的未来图景正在成型。从同济医院的效率提升到上海交大的算法突破，AI正在重塑医学影像的价值链。随着 “粤医智影”这类省级平台逐步推开，标准化数据流通的“围城”正被一点点拆除。

最终，当数据自由流动，算法持续进化，医生与机器在协作中找到最优平衡点，AI医疗影像才能真正实现突围——不只是技术上的，更是整个医疗服务体系的。

		自动登录	找回密码
密码			立即注册

AI医疗影像：在数据“围城”中如何突围

相关帖子